Méthode acoustique basée sur l'agrégation érythrocytaire pour le suivi non invasif de l’inflammation
Bibliographic record
Abstract
Tout patient subissant une chirurgie majeure est à risque de développer un syndrome systémique d’inflammation. Lorsque l’inflammation disproportionnée se produit, le sang devient très visqueux et le transfert d'oxygène aux tissus est affaibli. Cette situation peut causer la défaillance d'organes et ultimement la mort du patient. Il est important donc d’évaluer et surveiller rapidement la réponse inflammatoire du patient pour guider son traitement et éviter la dégradation de sa condition. Actuellement, la détection de l’inflammation repose sur la surveillance de signes vitaux, tels quels la température corporelle et le rythme de la respiration, ou bien sur l’estimation de marqueurs sanguins d’inflammation. La première méthode a le désavantage de manquer grandement de spécificité. Contrairement, les marqueurs sanguins sont des mesures directes et quantitatives de l’état inflammatoire du patient, mais impliquent un échantillonnage du sang et un délai de traitement d’au moins une heure. Ceci se fait au détriment de l’évaluation continue de l’inflammation et peut retarder le diagnostic et le traitement adéquat qui y est associé, spécialement dans les cas des soins périopératoires. Cette thèse présente un ensemble de travaux visant à la détection et à la surveillance non invasive de l’inflammation en analysant le signal ultrasonore rétrodiffusé par le sang. La motivation de la méthodologie proposée est de surveiller continuellement la réponse inflammatoire du patient et de réduire le délai de traitement. Le principe général utilisé dans la méthode exploite la réaction collective des globules rouges à la présence de protéines inflammatoires de phase aiguë, notamment le fibrinogène. En effet, la concentration de ces macromolécules se corrèle positivement avec la force d’attraction intercellulaire. Ainsi, sous conditions de faible écoulement, le niveau d’agrégation érythrocytaire sert de marqueur indirect de l’état inflammatoire du patient. Bien que les agrégats érythrocytaires soient de taille insuffisante pour être observés dans une image échographique, ils laissent une signature spectrale identifiable lors de l’analyse du signal rétrodiffusé du sang. En ajustant son spectre à des modèles physiques ou mathématiques de diffusion acoustique, il est possible de remonter à paramètres quantitatifs d’intérêt clinique, tels que la taille ou l’organisation spatiale de l’agrégat. Ce type d’analyse est encadré dans le domaine des ultrasons quantitatifs qui cherche la caractérisation de tissus à partir de ses signatures spectrales communément dénommées les coefficients de rétrodiffusion. Le premier objectif de cette thèse est d’évaluer d’un point de vue clinique l’interprétation des paramètres obtenus à partir du signal ultrasonore du sang. Cinq modèles mathématiques de rétrodiffusion acoustique, incluant des versions classiques et récentes, ont été évalués. On observe en expériences ex vivo et en une étude préclinique que lorsque l’agrégation érythrocyte augmente, notamment par un processus inflammatoire, certains paramètres offrent un excellent contraste et permettent son évaluation. On conclut que les modèles « Estimateur de taille et du facteur de structure », « Théorie du milieu effectif combinée au facteur de structure » et l’approximation « gaussienne » permettent la caractérisation de plusieurs niveaux d’agrégation érythrocytaire et sont de bons candidats pour l’évaluation de la réaction inflammatoire en clinique. Des travaux pionniers pour la mesure de l’inflammation requéraient que l’acquisition ultrasonore se fasse de façon invasive. Ce fait joue contre l’intérêt général de la technique et rend son utilisation impossible en salle de soins intensifs. Alors, un deuxième objectif de cette thèse est de proposer un protocole de mesure de l’agrégation érythrocytaire non invasif. Les solutions analysées se centrent en la compensation des facteurs confondants intrinsèques à la mesure in vivo, notamment l’écoulement sanguin. On observe que l’arrêt du flux sanguin rend la technique sensible aux conditions d’écoulement précédentes et joue contre sa répétabilité. Contrairement, on constate en expériences ex vivo que l’utilisation d’un écoulement sanguin à faible débit produit des mesures répétables et permet de distinguer entre l'étendue normale et élevée de l'agrégation d’érythrocytes. Des validations sur une cohorte de onze volontaires montrent que le protocole à faible débit offre aussi une bonne répétabilité in vivo et se corrèle significativement avec les tests de laboratoire ex vivo d’agrégation érythrocytaire. Enfin, en visant le transfert de technologie vers la clinique, le troisième objectif de cette thèse est d’évaluer la reproductibilité de résultats en utilisant des méthodes d’imagerie ultrarapide et des échographes cliniques. En effet, les travaux précédents sur la caractérisation de l’agrégation érythrocytaire sont faits avec des transducteurs d’un seul élément piézo-électrique, typiquement utilisés en recherche fondamentale. Cependant, les transducteurs utilisés en clinique sont équipés avec plus d’une centaine de ces éléments. Cette configuration permet la formation de faisceaux ultrasonores focalisés et des techniques d’imagerie ultrarapide. Nos validations ex vivo démontrent que l’utilisation des machines cliniques multiélément est tout à fait viable pour la caractérisation de l’agrégation érythrocytaire et que les résultats obtenus avec elles sont comparables à ceux des machines de recherche.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".